预训练模型是先前已在大型数据集上训练并准备使用的神经网络。开发人员可以利用预先训练的模型来执行图像识别、自然语言处理或语音识别等任务，而不是从头开始训练模型。
这些模型已经从其训练数据中学习了重要特征，并且可以进行微调或直接用于特定应用，从而减少了训练所需的时间和资源。常见的示例包括ResNet、BERT和GPT等模型。
预训练模型对于标记数据有限的任务特别有用，因为它们提供了一个起点，并且可以很好地推广到不同但相关的问题。
什么是前馈神经网络？
继续阅读
云中的容器 orchestration 平台是什么？
云端容器编排平台是旨在自动化容器化应用程序的部署、管理、扩展和网络连接的工具。容器将应用程序及其依赖项打包在一起，确保它在不同计算环境中一致运行。编排平台帮助在更大规模上管理这些容器，使处理由多个微服务组成的复杂应用程序变得更容易。使用这些
与SaaS相关的风险有哪些？
"SaaS（软件即服务）提供了许多优势，但也带来了相应的风险。其中一个显著的风险是安全性。当使用SaaS应用程序时，数据存储在供应商的服务器上，而不是本地计算机上。这种设置使敏感信息容易受到数据泄露、黑客攻击和未经授权访问的威胁。例如，如果
k-最近邻（k-NN）在图像搜索中的作用是什么？
"k-最近邻（k-NN）是一种基本的图像搜索算法，通过根据视觉特征有效而准确地检索相似图像。在图像搜索系统中，每张图像通常被表示为一个高维向量，该向量来自颜色、纹理和形状等属性。当用户提交一张图像或查询时，k-NN算法通过测量查询向量与存储